Autonome Messung und effiziente Speicherung von Industrieroboterbewegungsdaten

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Bernd Kuhlenkötter
• Fachliche Zuordnung: Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik ; Produktionsautomatisierung und Montagetechnik
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 515675259

Das Anwendungsspektrum von Industrierobotern ist vielfältig: Industrieroboter werden für den Werkstücktransport, als Messmittel oder zur Fertigung eingesetzt. Insbesondere bei der Fertigung hat die Bewegungsbahn des Roboters direkten Einfluss auf das Prozessergebnis. Aufgrund der konstruktiven und steuerungstechnischen Eigenschaften des Roboters weicht eine realisierte Bewegungsbahn i. A. von der geplanten Bahn ab. Daher sind für die Realisierung, Verbesserung und Überprüfung von roboterbasierten Produktionsprozessen ausführliche Kenntnisse über die Bewegungsabweichungen relevant.Moderne Messsysteme ermöglichen die Erfassung der Bewegungsbahnen von Industrierobotern, wodurch sich vielfache Analysemöglichkeiten ergeben, um die Eignung für bestimmte Prozesse zu untersuchen oder zu verbessern. In der Praxis werden meist nur vereinzelte, spezifische Vermessungen durchgeführt, deren Messdaten über das Bewegungsverhalten von Industrierobotern i. d. R. nicht verfügbar sind. Auch vorhandene Daten, bspw. aus den Datenblättern der Roboterhersteller, sind nur eingeschränkt nutzbar, da keine vollständigen Informationen über deren Erfassung bekannt sind. Für jeden individuellen Anwendungsfall müssen eine Vielzahl von Messungen durchgeführt werden, die sehr aufwendig und kostenintensiv sind. Hierbei existieren keine Methoden solche Messprozesse durch automatisierte Systeme zu unterstützen, die über eine Vermessung einzelner standardisierter Testbahnen hinausgehen. Ebenfalls existieren keine allgemeinen Methoden zur Bahnauswertung. Hierfür soll eine in Vorarbeiten entwickelte Zuordnungsmethode für Bewegungsabweichungen (Dynamic Time Warping) aufgegriffen und weiterentwickelt werden.Mittels verfügbarer optischer Messsysteme ist eine automatische Vermessung von Roboterbewegungen grundsätzlich möglich. Aufgrund der Vielzahl möglicher Einstellparameter und Randbedingungen ergibt sich allerdings eine theoretisch unendliche Menge möglicher Versuche. Daher soll eine Vermessungsmethode entwickelt werden, bei der die einzelnen Versuchsdurchläufe automatisch geplant und durchgeführt werden. Das System soll selbständig aufgrund bisheriger Versuche entscheiden, in welchem Parameterraum weitere Versuche informationsbringend sind. Da einzelne spezifische Kenngrößen zur Beschreibung des Roboterverhaltens immer nur einen begrenzten Umfang von Anwendungsszenarien abdecken können, sollen die in der Vermessung gewonnenen Roboterdaten in einem Datenbanksystem gespeichert werden. Es soll die Grundlage für eine Vermessungsdatenbank geschaffen werden, in der die aufgezeichneten Bewegungsdaten des Industrieroboters gespeichert werden. Die darin enthaltenen Informationen dienen als möglichst umfassende Beschreibung des Roboterverhaltens. Mit einer umfänglichen Datenbank, die stets durch neue Messdaten erweitert werden kann, werden verschiedenste Anwendungsszenarien unterstützt, in denen dann zeit- und kostenintensive individuelle Vermessungen vermieden werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen